一种基于自回归模型的碳价格影响因素筛选方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于自回归模型的碳价格影响因素筛选方法及系统，根据多个碳价格影响因素，构建自回归模型；根据自回归模型，从多个碳价格影响因素筛选出有效碳价格影响因素，构成有效碳价格影响因素集合；本发明专利技术解决了现有缺乏一种有效对碳价格影响因素筛选的方法的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自回归模型的碳价格影响因素筛选方法及系统


[0001]本专利技术涉及碳价格影响因素筛选
，具体而言，涉及：一种基于自回归模型的碳价格影响因素筛选方法及系统。

技术介绍

[0002]现有影响碳价格的因素很多，例如：温度、机组的生产量和机组的生产效率等，以及经济因素，例如：能源价格、金融市场、宏观经济和碳信用商品等。但具体哪些因素对碳价格造成的影响较大，现有仅能通过人的市场经验进行判断。但人的市场经验有差异，造成获取碳价格影响因素不准确，因此，现有缺乏一种有效对碳价格影响因素筛选的方法。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于自回归模型的碳价格影响因素筛选方法及系统解决了现有缺乏一种有效对碳价格影响因素筛选的方法的问题。
[0004]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于自回归模型的碳价格影响因素筛选方法，在控制器中执行以下步骤：
[0005]根据多个碳价格影响因素，构建自回归模型；
[0006]根据自回归模型，从多个碳价格影响因素筛本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自回归模型的碳价格影响因素筛选方法，其特征在于，在控制器中执行以下步骤：根据多个碳价格影响因素，构建自回归模型；根据自回归模型，从多个碳价格影响因素筛选出有效碳价格影响因素，构成有效碳价格影响因素集合。2.根据权利要求1所述的基于自回归模型的碳价格影响因素筛选方法，其特征在于，所述碳价格影响因素包括：温度、碳机组生产量、碳机组生产效率、地区碳价、地区碳信用商品价格和金融市场指数。3.根据权利要求1所述的基于自回归模型的碳价格影响因素筛选方法，其特征在于，所述自回归模型为：y
t
＝A1x
t
‑1+
…
+A
p
x
t
‑
p
+ε其中，y
t
为第t个碳价格，A1为第1个碳价格影响因素的权重，x
t
‑1为第1个碳价格影响因素，A
p
为第p个碳价格影响因素的权重，x
t
‑
p
为第p个碳价格影响因素，ε为偏置参数。4.根据权利要求1所述的基于自回归模型的碳价格影响因素筛选方法，其特征在于，所述从多个碳价格影响因素筛选出有效碳价格影响因素，构成有效碳价格影响因素集合包括以下步骤：采用Granger因果关系检验方法，基于自回归模型，对多个碳价格影响因素进行检查，得到第一筛选影响因素集合；对多个碳价格影响因素进行方差分解，得到第二筛选影响因素集合；对多个碳价格影响因素进行正交脉冲函数测算，得到第三筛选影响因素集合；根据第一筛选影响因素集合、第二筛选影响因素集合和第三筛选影响因素集合，对多个碳价格影响因素进行筛选，得到有效碳价格...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘欣宇，宋兆欧，周楦颉，方钦，汤林，张施令，范川，李哲，胡文，吴贞龙，姚勇，范璇，蒋雪峰，杨德祥，
申请(专利权)人：国网重庆市电力公司，
类型：发明
国别省市：